时间序列分析作业1、数据收集通过长江证券金长江网上交易软件收集中信证券(600030)股价数据（2010-7-1~2011-5-9，共200组），保存文件，命名为“股价数据”。
2、工作表建立打开eviews，点击file下拉菜单中的new项选择workfile项，弹出窗口如下：（1）、在datespecification中选择integer date。
（2）、在start和end中分别输入“1”“200”（3）、在wf项后面的框中输入工作表名称hr，点击ok。
窗口如下：3、数据导入在hr工作文件的菜单选项中选择pro，在弹出的下拉菜单中选择import，然后再下拉二级菜单中选择read text-lotus-excell，找到数据，双击弹出如下对话框：默认date order，选择右边upper-left data cell下面的空格填写，输入excel中第一个有效数据单元格地址B6，在names for series or number if named in file 中输入序列名称，不妨设为s，点击ok，导入数据。
4、平稳性检验点击s序列，选择菜单view/correlogram，弹出correlogram specification对话框，如下图，在对话框中默认level，lags to include 改为20（200/10），可得下图：序列的自相关系数没有很快的趋近0，说明原序列是非平稳的序列。
5、对原序列做对数差分处理A、在主窗口输入smpl 2 200，对样本数据进行选取，B、在主命令窗口输入series is=log(s)-log(s(-1))可以得到新的序列is对is序列做同上的平稳性检验可以得到如下图：可以看出，自相关系数和偏相关系数很快的接近于0，故该序列是平稳的。
根据上图，初步将模型的阶数拟定为p=5，q=5。
6、不同的阶数（p，q）对应的统计表对is序列建立ARMA模型，其各个不同的p、q下的估计结果整理成表格的形式，不要只是截图放在上面；表格中须包含估计系数、标准差、t统计量值及p值、调整后的可决系数及AIC、SC等统计表如下表：（p，q）估计系数标准差t统计量p值调整可决系数AIC SC(1,1) AR(1) -0.8250 0.1163 -7.0929 0.0000 0.0178 -4.4604 -4.4271 MA(1) 0.9116 0.0868 10.5018 0.0000(1,2) AR(1) -0.8401 0.1363 -6.1636 0.0000 0.0133 -4.4508 -4.4009 MA(1) 0.9427 0.1545 6.1022 0.0000MA(2) 0.0236 0.0862 0.2733 0.7849(1,3) AR(1) -0.7647 0.1686 -4.5365 0.0000 0.0163 -4.4489 -4.3825 MA(1) 0.8689 0.1790 4.8541 0.00007、IAR 、IMA判别从上表可以看出，对应的p=5，q=5时，AIC的值最小。
且从回归输出可以看出此时对应的IAR为虚根，其模为0.939＜1，IMA为虚根，其模为0.993＜1，满足题意。
故IS = 0 + [AR(1)=-0.220663319179,AR(2)=0.524648611464,AR(3)=0.580391980871,AR(4)=-0.339657902652,A R(5)=-0.660162055075,MA(1)=0.356239746585,MA(2)=-0.444974944734,MA(3)=-0.762099158189,MA (4)=0.42899673081,MA(5)=0.976879942091]8、对模型的检验操作方法：对于7中所得窗口，分别点击点击view下拉二级菜单的residual test下拉的三级菜单correlogram-q-statistics 和correlogram-squared residuals，中间的lags to include选择20（200/10），即可得到自相关检验结果。
三级菜单中选择histogram-normality test 即可得到残差正态检验结果。
（1）、自相关性检验对7中方程的残差进行自相关图检验可得：显然，残差本身没有自相关性。
对7中方程的残差的平方进行自相关性检验可得：显然，残差平方也不具有相关性。
（2）正态性检验从检验结果来看，残差具有正态性。
综上知：模型通过检验。
点击workfile中下拉菜单proc对应的下拉菜单structure选项，将end date扩展至220，点击ok。
（1）、静态预测建立p=5，q=5的arma模型，点击模型中的forecast，method下面选择static forecast，S.E（optional）后面命名为f1，forecast sample下面填写190 201，其他选择默认，点击ok 即可得到下图：建立p=5，q=5的arma模型，点击模型中的forecast，method下面选择dynamic forecast，S.E（optional）后面命名为f2，forecast sample下面填写201 220，其他选择默认，点击ok 即可得到下图：10、附录股价数据：中信证券单位（元）(600030)时间收盘2010-7-1 11.412010-7-2 11.592010-7-5 11.422010-7-6 11.592010-7-7 11.722010-7-8 11.582010-7-9 11.852010-7-12 12.072010-7-13 11.772010-7-14 11.862010-7-15 11.512010-7-16 11.452010-7-19 11.752010-7-20 12.062010-7-21 12.082010-7-22 12.22010-7-23 12.482010-7-26 12.42010-7-27 12.362010-7-28 12.772010-7-29 12.962010-7-30 12.822010-8-2 13.022010-8-3 12.982010-8-4 132010-8-5 12.742010-8-6 13.022010-8-9 13.012010-8-10 12.472010-8-11 12.442010-8-12 12.132010-8-13 12.222010-8-16 12.692010-8-17 12.692010-8-19 12.69 2010-8-20 12.29 2010-8-23 12.22 2010-8-24 12.24 2010-8-25 11.91 2010-8-26 11.83 2010-8-27 11.77 2010-8-30 11.92 2010-8-31 11.72 2010-9-1 11.57 2010-9-2 11.57 2010-9-3 11.46 2010-9-6 11.96 2010-9-7 11.91 2010-9-8 11.74 2010-9-9 11.59 2010-9-10 11.45 2010-9-13 11.51 2010-9-14 11.44 2010-9-15 11.21 2010-9-16 11.24 2010-9-17 11.13 2010-9-20 10.93 2010-9-21 10.92 2010-9-27 10.94 2010-9-28 10.63 2010-9-29 10.52 2010-9-30 10.64 2010-10-8 11.29 2010-10-11 12.42 2010-10-12 12.93 2010-10-13 12.84 2010-10-14 13.65 2010-10-15 14.96 2010-10-18 15.23 2010-10-19 15.48 2010-10-20 15.99 2010-10-21 15.48 2010-10-22 15.04 2010-10-25 16.53 2010-10-26 16.67 2010-10-27 16.23 2010-10-28 16.32010-11-1 15.93 2010-11-2 15.98 2010-11-3 15.87 2010-11-4 16.12 2010-11-5 16.26 2010-11-8 16.29 2010-11-9 15.92 2010-11-10 15.47 2010-11-11 15.64 2010-11-12 14.19 2010-11-15 14.04 2010-11-16 13.45 2010-11-17 13.1 2010-11-18 13.21 2010-11-19 13.21 2010-11-22 12.97 2010-11-23 12.51 2010-11-24 13.25 2010-11-25 13.4 2010-11-26 13.36 2010-11-29 13.18 2010-11-30 12.82 2010-12-1 12.85 2010-12-2 13.15 2010-12-3 13.16 2010-12-6 13.74 2010-12-7 13.7 2010-12-8 13.22 2010-12-9 12.93 2010-12-10 13.12 2010-12-13 13.65 2010-12-14 13.52 2010-12-15 13.5 2010-12-16 13.23 2010-12-17 13.16 2010-12-20 12.8 2010-12-21 13.39 2010-12-22 13.09 2010-12-23 13.02 2010-12-24 13.03 2010-12-27 12.83 2010-12-28 12.56 2010-12-29 12.432010-12-31 12.59 2011-1-4 12.95 2011-1-5 12.72 2011-1-6 12.65 2011-1-7 12.77 2011-1-10 12.43 2011-1-11 12.54 2011-1-12 12.68 2011-1-13 12.59 2011-1-14 12.32 2011-1-17 11.85 2011-1-18 11.83 2011-1-19 12.01 2011-1-20 11.6 2011-1-21 11.87 2011-1-24 11.68 2011-1-25 11.83 2011-1-26 11.91 2011-1-27 12.35 2011-1-28 12.47 2011-1-31 12.54 2011-2-1 12.37 2011-2-9 12.28 2011-2-10 12.64 2011-2-11 12.57 2011-2-14 13.83 2011-2-15 13.83 2011-2-16 13.99 2011-2-17 13.77 2011-2-18 13.71 2011-2-21 14.17 2011-2-22 13.53 2011-2-23 13.52 2011-2-24 13.97 2011-2-25 14.3 2011-2-28 14.71 2011-3-1 14.74 2011-3-2 14.57 2011-3-3 14.46 2011-3-4 14.9 2011-3-7 15.38 2011-3-8 15.27 2011-3-9 15.192011-3-11 14.37 2011-3-14 14.41 2011-3-15 13.96 2011-3-16 14.36 2011-3-17 13.9 2011-3-18 14.06 2011-3-21 13.96 2011-3-22 14.04 2011-3-29 14.28 2011-3-30 13.87 2011-3-31 13.97 2011-4-1 14.3 2011-4-6 14.73 2011-4-7 14.61 2011-4-8 14.8 2011-4-11 14.6 2011-4-12 14.53 2011-4-14 14.62 2011-4-15 14.83 2011-4-18 14.79 2011-4-19 14.21 2011-4-20 14.18 2011-4-21 14.48 2011-4-22 14.22 2011-4-25 13.89 2011-4-26 13.43 2011-4-27 13.4 2011-4-28 13.23 2011-5-3 13.33 2011-5-4 12.7 2011-5-5 12.69 2011-5-6 12.62 2011-5-9 12.69。